{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Otto商品分类——KMeans聚类"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#导入必要的工具包\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import jieba\n",
    "from sklearn.preprocessing import normalize\n",
    "from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans\n",
    "import copy\n",
    "from sklearn import metrics"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 读取数据"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>category_code</th>\n",
       "      <th>description</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>公司的主营业务为向中小微企业、个体工商户、农户等客户提供贷款服务，自设立以来主营业务未发生过变化。</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>公司立足于商业地产服务，致力于为商业地产开发、销售、运营全产业链提供一整套增值服务，业务覆盖...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>公司经工商管理部门核准的经营范围为“投资咨询、经济信息咨询，企业管理咨询，品牌推广策划，公共...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>该公司的主营业务为在中国境内(港、澳、台除外)开展保险代理销售，依托于自身的产品研究能力和专...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>公司主营业务为地铁商业物业的租赁与运营管理服务。公司以整体租赁的方式取得轨道交通站点附属建筑...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   category_code                                        description\n",
       "0              2  公司的主营业务为向中小微企业、个体工商户、农户等客户提供贷款服务，自设立以来主营业务未发生过变化。\n",
       "1              1  公司立足于商业地产服务，致力于为商业地产开发、销售、运营全产业链提供一整套增值服务，业务覆盖...\n",
       "2              2  公司经工商管理部门核准的经营范围为“投资咨询、经济信息咨询，企业管理咨询，品牌推广策划，公共...\n",
       "3              2  该公司的主营业务为在中国境内(港、澳、台除外)开展保险代理销售，依托于自身的产品研究能力和专...\n",
       "4              1  公司主营业务为地铁商业物业的租赁与运营管理服务。公司以整体租赁的方式取得轨道交通站点附属建筑..."
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#读取训练数据\n",
    "dpath = './'\n",
    "train = pd.read_csv(\"training.csv\")\n",
    "origin_columns = ['category_code','description']\n",
    "train.columns = origin_columns\n",
    "train.head()\n",
    "# len(train)\n",
    "# print(type(train))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 准备数据"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>category_code</th>\n",
       "      <th>description</th>\n",
       "      <th>word_cut_list</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>公司的主营业务为向中小微企业、个体工商户、农户等客户提供贷款服务，自设立以来主营业务未发生过变化。</td>\n",
       "      <td>[公司, 的, 主营, 主营业务, 营业, 业务, 为, 向, 中小, 微, 企业, , ,...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>公司立足于商业地产服务，致力于为商业地产开发、销售、运营全产业链提供一整套增值服务，业务覆盖...</td>\n",
       "      <td>[公司, 立足, 立足于, 商业, 商业地产, 地产, 服务, , , 致力, 致力于, 为...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>公司经工商管理部门核准的经营范围为“投资咨询、经济信息咨询，企业管理咨询，品牌推广策划，公共...</td>\n",
       "      <td>[公司, 经, 工商, 工商管理, 管理, 管理部, 部门, 核准, 的, 经营, 经营范围...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>该公司的主营业务为在中国境内(港、澳、台除外)开展保险代理销售，依托于自身的产品研究能力和专...</td>\n",
       "      <td>[该, 公司, 的, 主营, 主营业务, 营业, 业务, 为, 在, 中国, 国境, 境内,...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>公司主营业务为地铁商业物业的租赁与运营管理服务。公司以整体租赁的方式取得轨道交通站点附属建筑...</td>\n",
       "      <td>[公司, 主营, 主营业务, 营业, 业务, 为, 地铁, 商业, 物业, 的, 租赁, 与...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "   category_code                                        description  \\\n",
       "0              2  公司的主营业务为向中小微企业、个体工商户、农户等客户提供贷款服务，自设立以来主营业务未发生过变化。   \n",
       "1              1  公司立足于商业地产服务，致力于为商业地产开发、销售、运营全产业链提供一整套增值服务，业务覆盖...   \n",
       "2              2  公司经工商管理部门核准的经营范围为“投资咨询、经济信息咨询，企业管理咨询，品牌推广策划，公共...   \n",
       "3              2  该公司的主营业务为在中国境内(港、澳、台除外)开展保险代理销售，依托于自身的产品研究能力和专...   \n",
       "4              1  公司主营业务为地铁商业物业的租赁与运营管理服务。公司以整体租赁的方式取得轨道交通站点附属建筑...   \n",
       "\n",
       "                                       word_cut_list  \n",
       "0  [公司, 的, 主营, 主营业务, 营业, 业务, 为, 向, 中小, 微, 企业, , ,...  \n",
       "1  [公司, 立足, 立足于, 商业, 商业地产, 地产, 服务, , , 致力, 致力于, 为...  \n",
       "2  [公司, 经, 工商, 工商管理, 管理, 管理部, 部门, 核准, 的, 经营, 经营范围...  \n",
       "3  [该, 公司, 的, 主营, 主营业务, 营业, 业务, 为, 在, 中国, 国境, 境内,...  \n",
       "4  [公司, 主营, 主营业务, 营业, 业务, 为, 地铁, 商业, 物业, 的, 租赁, 与...  "
      ]
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "word_cut = list()\n",
    "for index,row in train.iterrows():\n",
    "    word_cut_list = jieba.lcut(row['description'],cut_all = True)\n",
    "    word_cut.append(word_cut_list)\n",
    "    # print(row['description'])\n",
    "train['word_cut_list'] = word_cut\n",
    "train.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def stop_words_list():\n",
    "    stopwords = [line.strip() for line in open('./stopwords.txt',encoding = 'utf-8').readlines()]\n",
    "    return stopwords"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['公司', '主营', '主营业务', '营业', '业务', '微', '企业', '个体', '工商', '工商户', '商户', '农户', '客户', '提供', '贷款', '服务', '自设', '设立', '主营', '主营业务', '营业', '业务', '未', '发生', '生过', '变化']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "stop_words = stop_words_list()\n",
    "word_cut_list_after_stop_words = list()\n",
    "for index,row in train.iterrows():\n",
    "    word_cut_remove_stop_words = list()\n",
    "    for word_item in row['word_cut_list']:\n",
    "        if word_item not in stop_words:\n",
    "            word_cut_remove_stop_words.append(word_item)\n",
    "    word_cut_list_after_stop_words.append(copy.deepcopy(word_cut_remove_stop_words))\n",
    "train['word_cut_list_after_stop_words'] = word_cut_list_after_stop_words\n",
    "train.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['公司', '主营', '主营业务', '营业', '业务', '微', '企业', '个体', '工商', '工商户', '商户', '农户', '客户', '提供', '贷款', '服务', '自设', '设立', '主营', '主营业务', '营业', '业务', '未', '发生', '生过', '变化']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(word_cut_list_after_stop_words[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['公司 主营 主营业务 营业 业务 微 企业 个体 工商 工商户 商户 农户 客户 提供 贷款 服务 自设 设立 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 生过 变化', '公司 立足 立足于 商业 商业地产 地产 服务 致力 致力于 商业 商业地产 地产 开发 销售 运营 全 产业 产业链 提供 一整 一整套 整套 增值 服务 业务 覆盖 商业 定位 策划 商业 设计 销售 代理 招商 商代 代理 电子 电子商务 商务 商业 商业地产 地产 运管 服务 互联 互联网 联网 电商 模式 O2O 线 导流 流线 线下 服务 方式 住宅 类 业务 创新 新营 新营销 营销 服务 公司 业务 板块 包括 商业 商业地产 地产 策划 顾问 专业 招商 运营 管理 代理 销售 麦 吉 铺 O2O 电子 电子商务 商务', '公司 工商 工商管理 管理 管理部 部门 核准 经营 经营范围 投资 咨询 经济 信息 咨询 企业 管理 咨询 品牌 推广 策划 公共 公共关系 关系 策划 文化 文化交流 交流 策划 咨询 企业 企业形象 形象 策划 图文 设计 会展 服务 依法 须经 批准 项目 相关 部门 批准 后方 方可 方可开 经营 活动 公司 主营 主营业务 营业 业务 国内 上市 上市公司 公司 提供 投资 投资者 关系 顾问 服务 公司 主营 主营业务 营业 业务 国民 国民经济 经济 行业 分类 GBT4754 2011 公司 商务 服务 服务业 L72 分类 社会 经济 咨询 L7233', '公司 主营 主营业务 营业 业务 中国 国境 境内 港 澳 台 保险代理 代理 销售 依托 产品 研究 能力 专业 专业化 服务 能力 过为 团体 个人保险 受众 提供 投保 需求 分析 投保 方案 制定 理赔 保单 保全 一站 一站式 服务 最终 保险公司 公司 成人 人身 人身保险 财产 财产保险 保险产品 产品 代理 销售 综合 服务 公司 自成 成立 中国 国人 人寿 人寿保险 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 中德 德安 安联 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 中英 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 阳光 人寿 人寿保险 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 中意 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 同方 全球 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 中国 国泰 泰康人寿 人寿 人寿保险 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 数十 数十家 十家 保险公司 公司 建立 紧密 合作 关系 并为 成千 千余 千余种 余种 保险产品 产品 代理 销售', '公司 主营 主营业务 营业 业务 地铁 商业 物业 租赁 运营 管理 服务 公司 整体 租赁 方式 轨道 轨道交通 交通 交通站 站点 附属 建筑 建筑物 商业 物业 经营 经营权 利用 承租 物业 商铺 铺出 出租 运营 管理 服务 公司 承租 物业 行规 规划 定位 设计 改造 商业 业态 经营 消费 消费者 需求 提升 商业 商业价值 价值 空间 更优 租金 收益 2015 年 2014 年 公司 审计 营业 收入 21 740 629 29 元 550 498 50 元 主营 主营业务 营业 业务 业务收入 收入 占 营业 收入 比重 重为 100 自设 设立 公司 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 发生变化 生变 变化', '位于 南京 南京市 京市 江宁 江宁区 小额 信贷 融资 服务 服务供应商 供应 供应商 公司 专注 地中 微 企业 个体 个体经营 个体经营者 经营 经营者 融资 需求 致力 致力于 市场 市场经济 经济 主体 提供 融资 解决 解决方案 方案 报告 报告期 期内 公司 小额 小额贷款 贷款 融资 性 担保 微 企业 私募 债 小额 信贷 融资 服务 自成 成立 公司 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 大变 变化', '公司 要为 商业 商业地产 地产 地产商 提供 服务 内容 项目 项目前期 前期 市场 市场调研 调研 项目 目中 中期 招商 营销 营销策划 策划 营销 代理 招商 商代 代理 项目 后期 相关 服务 公司 持有 长沙 长沙市 沙市 住房 城乡 城乡建设 建设 委员 委员会 批准 下发 长沙 长沙市 沙市 房地 房地产 地产 产经 经纪 机构 备案 证书 具备 承接 商业 商业地产 地产 咨询 经纪 业务 资质 公司 客户 户主 专业 专业型 商业 商业地产 地产 开发 开发商', '青岛 拥 湾 资产 管理 集团 集团股份 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 简称 拥 湾 资产 股票 股票代码 代码 834606 拥 湾 资产 成立 立于 2009 年 月 注册 注册地 东方 瑞士 称 青岛 注册 注册资本 资本 资本金 本金 11178 万元 人民币 六年 发展 集团 发展 山东 山东省 本土 具 品牌 影响 影响力 创投 投机 机构 更好 服务 全国 市场 集团 陆续 济南 北京 香港 开设 分支 分支机构 机构 集团 业务 涵盖 私募 募股 股权 投资 基金 天使 基金 创投 基金 并购 基金 债券 基金 夹层 基金 美元 基金 多层 多层次 层次 全方位 方位 资产 管理 业务 领域 发起 成立 多支 海内 海内外 内外 基金 管理 基金 规模 超过 10 亿元 人民币 严谨 投资 态度 专业 投资 理念 持续 创新 精神 成功 投资 几十 几十家 十家 专业 领域 核心 竞争 竞争力 高成 成长 企业 投 企业 高速 发展 增值 服务 创造 社会 社会效益 效益 经济 经济效益 效益', '公司 主营 主营业务 营业 业务 提供 物业 物业管理 管理 服务 公司 自成 成立 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 发生变化 生变 变化 2013 年 2014 年 2015 年 月份 公司 主营 主营业务 营业 业务 业务收入 收入 48 392 055 08 元 73 471 276 70 元 70 794 919 33 元 占 营业 收入 比例 超过 99 主营 主营业务 营业 业务 公司 发展 传统 物业 物业管理 管理 业务 立足 现有 技术 平台 客户 客户群 结合物 联网 大数 数据 新兴 技术 开拓 智慧 社区 社区服务 服务 服务业 业务', '公司 提供 服务 包括 物业 物业管理 管理 家政 服务 洗染 服务 建筑 清洁 服务 摄影 扩印 服务 房地 房地产 地产 居间 房地 房地产 地产 代理 蔬菜 粮食 销售 设计 制作 代理 发布 国内 各类 广告']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "word_cut_list_after_stop_words_str = list()\n",
    "for word_cut_item in word_cut_list_after_stop_words:\n",
    "    word_cut_item_str = ' '.join(word_cut_item)\n",
    "    word_cut_list_after_stop_words_str.append(word_cut_item_str)\n",
    "print(word_cut_list_after_stop_words_str[0:10])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  (0, 16)\t0.4424621378947393\n",
      "  (0, 15)\t0.697684463383976\n",
      "  (0, 4)\t0.4424621378947393\n",
      "  (0, 3)\t0.348842231691988\n",
      "  (1, 14)\t0.45338639737285463\n",
      "  (1, 9)\t0.45338639737285463\n",
      "  (1, 6)\t0.3574550433419527\n",
      "  (1, 5)\t0.3574550433419527\n",
      "  (1, 3)\t0.3574550433419527\n",
      "  (1, 2)\t0.45338639737285463\n",
      "  (2, 12)\t0.5\n",
      "  (2, 7)\t0.5\n",
      "  (2, 1)\t0.5\n",
      "  (2, 0)\t0.5\n",
      "  (3, 18)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 17)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 15)\t0.2811316284405006\n",
      "  (3, 13)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 11)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 10)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 8)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 6)\t0.2811316284405006\n",
      "  (3, 5)\t0.2811316284405006\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "######    exaple    ######\n",
    "# PYTHON 中使用 tf-idf 有两种方法\n",
    "# 第一种方法是在用CountVectorizer类向量化之后再调用TfidfTransformer类进行预处理。\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer  \n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  \n",
    "\n",
    "corpus=[\"I come to China to travel\", \n",
    "    \"This is a car polupar in China\",          \n",
    "    \"I love tea and Apple \",   \n",
    "    \"The work is to write some papers in science\"] \n",
    "\n",
    "vectorizer=CountVectorizer()\n",
    "\n",
    "transformer = TfidfTransformer()\n",
    "tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))  \n",
    "print(tfidf)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  (0, 4)\t0.4424621378947393\n",
      "  (0, 15)\t0.697684463383976\n",
      "  (0, 3)\t0.348842231691988\n",
      "  (0, 16)\t0.4424621378947393\n",
      "  (1, 3)\t0.3574550433419527\n",
      "  (1, 14)\t0.45338639737285463\n",
      "  (1, 6)\t0.3574550433419527\n",
      "  (1, 2)\t0.45338639737285463\n",
      "  (1, 9)\t0.45338639737285463\n",
      "  (1, 5)\t0.3574550433419527\n",
      "  (2, 7)\t0.5\n",
      "  (2, 12)\t0.5\n",
      "  (2, 0)\t0.5\n",
      "  (2, 1)\t0.5\n",
      "  (3, 15)\t0.2811316284405006\n",
      "  (3, 6)\t0.2811316284405006\n",
      "  (3, 5)\t0.2811316284405006\n",
      "  (3, 13)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 17)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 18)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 11)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 8)\t0.3565798233381452\n",
      "  (3, 10)\t0.3565798233381452\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 第二种方法是直接用 TfidfVectorizer 完成向量化与TF-IDF预处理。\n",
    "from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
    "tfidf2 = TfidfVectorizer()\n",
    "re = tfidf2.fit_transform(corpus)\n",
    "print(re)\n",
    "\n",
    "######    exaple end    ######"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['公司 主营 主营业务 营业 业务 微 企业 个体 工商 工商户 商户 农户 客户 提供 贷款 服务 自设 设立 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 生过 变化', '公司 立足 立足于 商业 商业地产 地产 服务 致力 致力于 商业 商业地产 地产 开发 销售 运营 全 产业 产业链 提供 一整 一整套 整套 增值 服务 业务 覆盖 商业 定位 策划 商业 设计 销售 代理 招商 商代 代理 电子 电子商务 商务 商业 商业地产 地产 运管 服务 互联 互联网 联网 电商 模式 O2O 线 导流 流线 线下 服务 方式 住宅 类 业务 创新 新营 新营销 营销 服务 公司 业务 板块 包括 商业 商业地产 地产 策划 顾问 专业 招商 运营 管理 代理 销售 麦 吉 铺 O2O 电子 电子商务 商务', '公司 工商 工商管理 管理 管理部 部门 核准 经营 经营范围 投资 咨询 经济 信息 咨询 企业 管理 咨询 品牌 推广 策划 公共 公共关系 关系 策划 文化 文化交流 交流 策划 咨询 企业 企业形象 形象 策划 图文 设计 会展 服务 依法 须经 批准 项目 相关 部门 批准 后方 方可 方可开 经营 活动 公司 主营 主营业务 营业 业务 国内 上市 上市公司 公司 提供 投资 投资者 关系 顾问 服务 公司 主营 主营业务 营业 业务 国民 国民经济 经济 行业 分类 GBT4754 2011 公司 商务 服务 服务业 L72 分类 社会 经济 咨询 L7233', '公司 主营 主营业务 营业 业务 中国 国境 境内 港 澳 台 保险代理 代理 销售 依托 产品 研究 能力 专业 专业化 服务 能力 过为 团体 个人保险 受众 提供 投保 需求 分析 投保 方案 制定 理赔 保单 保全 一站 一站式 服务 最终 保险公司 公司 成人 人身 人身保险 财产 财产保险 保险产品 产品 代理 销售 综合 服务 公司 自成 成立 中国 国人 人寿 人寿保险 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 中德 德安 安联 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 中英 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 阳光 人寿 人寿保险 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 中意 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 同方 全球 人寿 人寿保险 有限 有限公司 公司 中国 国泰 泰康人寿 人寿 人寿保险 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 数十 数十家 十家 保险公司 公司 建立 紧密 合作 关系 并为 成千 千余 千余种 余种 保险产品 产品 代理 销售', '公司 主营 主营业务 营业 业务 地铁 商业 物业 租赁 运营 管理 服务 公司 整体 租赁 方式 轨道 轨道交通 交通 交通站 站点 附属 建筑 建筑物 商业 物业 经营 经营权 利用 承租 物业 商铺 铺出 出租 运营 管理 服务 公司 承租 物业 行规 规划 定位 设计 改造 商业 业态 经营 消费 消费者 需求 提升 商业 商业价值 价值 空间 更优 租金 收益 2015 年 2014 年 公司 审计 营业 收入 21 740 629 29 元 550 498 50 元 主营 主营业务 营业 业务 业务收入 收入 占 营业 收入 比重 重为 100 自设 设立 公司 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 发生变化 生变 变化', '位于 南京 南京市 京市 江宁 江宁区 小额 信贷 融资 服务 服务供应商 供应 供应商 公司 专注 地中 微 企业 个体 个体经营 个体经营者 经营 经营者 融资 需求 致力 致力于 市场 市场经济 经济 主体 提供 融资 解决 解决方案 方案 报告 报告期 期内 公司 小额 小额贷款 贷款 融资 性 担保 微 企业 私募 债 小额 信贷 融资 服务 自成 成立 公司 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 大变 变化', '公司 要为 商业 商业地产 地产 地产商 提供 服务 内容 项目 项目前期 前期 市场 市场调研 调研 项目 目中 中期 招商 营销 营销策划 策划 营销 代理 招商 商代 代理 项目 后期 相关 服务 公司 持有 长沙 长沙市 沙市 住房 城乡 城乡建设 建设 委员 委员会 批准 下发 长沙 长沙市 沙市 房地 房地产 地产 产经 经纪 机构 备案 证书 具备 承接 商业 商业地产 地产 咨询 经纪 业务 资质 公司 客户 户主 专业 专业型 商业 商业地产 地产 开发 开发商', '青岛 拥 湾 资产 管理 集团 集团股份 股份 股份有限 有限 有限公司 公司 简称 拥 湾 资产 股票 股票代码 代码 834606 拥 湾 资产 成立 立于 2009 年 月 注册 注册地 东方 瑞士 称 青岛 注册 注册资本 资本 资本金 本金 11178 万元 人民币 六年 发展 集团 发展 山东 山东省 本土 具 品牌 影响 影响力 创投 投机 机构 更好 服务 全国 市场 集团 陆续 济南 北京 香港 开设 分支 分支机构 机构 集团 业务 涵盖 私募 募股 股权 投资 基金 天使 基金 创投 基金 并购 基金 债券 基金 夹层 基金 美元 基金 多层 多层次 层次 全方位 方位 资产 管理 业务 领域 发起 成立 多支 海内 海内外 内外 基金 管理 基金 规模 超过 10 亿元 人民币 严谨 投资 态度 专业 投资 理念 持续 创新 精神 成功 投资 几十 几十家 十家 专业 领域 核心 竞争 竞争力 高成 成长 企业 投 企业 高速 发展 增值 服务 创造 社会 社会效益 效益 经济 经济效益 效益', '公司 主营 主营业务 营业 业务 提供 物业 物业管理 管理 服务 公司 自成 成立 主营 主营业务 营业 业务 未 发生 发生变化 生变 变化 2013 年 2014 年 2015 年 月份 公司 主营 主营业务 营业 业务 业务收入 收入 48 392 055 08 元 73 471 276 70 元 70 794 919 33 元 占 营业 收入 比例 超过 99 主营 主营业务 营业 业务 公司 发展 传统 物业 物业管理 管理 业务 立足 现有 技术 平台 客户 客户群 结合物 联网 大数 数据 新兴 技术 开拓 智慧 社区 社区服务 服务 服务业 业务', '公司 提供 服务 包括 物业 物业管理 管理 家政 服务 洗染 服务 建筑 清洁 服务 摄影 扩印 服务 房地 房地产 地产 居间 房地 房地产 地产 代理 蔬菜 粮食 销售 设计 制作 代理 发布 国内 各类 广告']\n",
      "['00', '000', '00024', '000400', '000898', '000m', '001', '002', '002028', '002153', '002169', '002580', '003', '00372', '004', '005', '006', '00642', '00670', '007', '008', '00800', '009', '0098', '01', '010', '011', '0114er21404r0m', '012', '014', '015', '01500383', '01520047', '016', '01680056', '017', '018', '02', '020', '020202', '020556', '021', '022', '023', '0234', '024', '025', '026', '027', '028', '029', '03', '030', '031', '032', '0321', '033', '034', '035', '036', '037', '039', '03b', '04', '040', '0400', '04010010', '04010017', '04020077', '041', '042', '044', '045', '046', '047', '048', '049', '05', '050', '052', '05314q20269r0m', '05314s20061r0m', '05315e20298r0m', '054', '055', '056', '057', '058', '059', '05mm', '06', '060', '061', '062', '063', '064', '065', '06515q22137r2m', '067', '068', '069', '07', '070', '071', '073', '074', '075', '076', '07624', '077', '078', '079', '08', '080', '081', '0814', '082', '083', '084', '085', '087', '088', '089', '09', '090', '09010078', '091', '092', '094', '096', '097', '098', '099', '0i9tho', '0mpa', '0mw', '10', '100', '1000', '10000', '10000mm', '1000mw', '1000mwe', '10010233', '100a', '100e', '100kg', '100mm', '100ppm', '100v', '101', '10176', '102', '102033', '1021', '1021a', '103', '1030', '1035', '104', '1040', '1045', '105', '106', '107', '1072', '108', '109', '10a', '10kv', '11', '110', '1100', '11000', '1100kv', '110108012890936', '110108013360274', '11042', '11048', '110609', '110k', '110kv', '110v', '110zb4863', '111', '1110', '111010', '11101010', '11101012', '11101014', '11101110', '11101211', '11101310', '11101315', '111014', '11101410', '11101411', '11101412', '11101510', '1115', '11178', '112', '112263', '1125', '11277', '113', '11333', '114', '114579', '115', '116', '117', '1179', '118', '119', '11c26221100173', '12', '120', '1200', '12000', '12000gs', '120060', '12046', '12080', '12090', '120kg', '121', '1210', '121011', '12101110', '12101210', '121013', '12101310', '121015', '12101511', '12101610', '12111013', '12121010', '12121210', '12121311', '122', '123', '12316', '1232', '12345', '124', '1241', '1244', '125', '12580', '12582', '126', '127', '128', '1282', '129', '12kv', '12t', '13', '130', '1301', '131', '1310', '1310034', '131010', '13101010', '1313', '131310', '13131010', '13131011', '1318', '132', '1320', '13239', '1324', '133', '134', '135', '1358', '136', '137', '138', '139', '1392', '14', '140', '14001', '140901g0028n', '141', '1411', '141111', '14111110', '14111111', '1414', '142', '143', '144', '1440', '1443', '145', '1450', '14508', '145kv', '146', '146122', '146123', '147', '148', '14800', '149', '15', '150', '1500', '15000', '151', '1510', '151011', '151012', '15111010', '151111', '15111110', '15111111', '15111210', '152', '153', '154', '155', '156', '157', '15717', '158', '159', '15l', '15mm', '16', '160', '1600', '16000', '1600kw', '1600mm', '1601016', '1603', '160mm', '161', '1611', '161110', '16111013', '162', '162000', '163', '164', '1644', '165', '166', '167', '168', '168d', '169', '17', '170', '17000gs', '170kg', '171', '1710', '171010', '17101010', '171011', '17101110', '17101112', '171012', '17101210', '17101211', '171611', '173', '174', '175', '1750', '175pt', '176', '177', '1773', '178', '1780', '179', '18', '180', '1800', '18000', '181', '182', '183', '184', '18484', '185', '1850kw', '1852', '186', '1860', '187', '188', '1885', '189', '18l', '19', '190', '191', '1910', '1915', '192', '193', '194', '1946', '195', '1958', '196', '1962', '1964', '197', '1970', '1973', '1976', '198', '1983', '1985', '1986', '1987', '1988', '1989', '199', '1990', '1991', '1992', '1993', '1994', '1995', '1996', '1997', '1997079397', '1998', '1999', '1b', '1e', '1epc', '1g', '1k', '1kv', '1kw', '1mpa', '1t', '20', '200', '2000', '20000', '2001', '2002', '2003', '2004', '2005', '2006', '2007', '2008', '2008eniso9001', '2008idtiso9001', '2009', '200910252982', '200920274386', '200a', '200g', '200l', '200mm', '200ppm', '201', '2010', 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      " [0 0 0 ... 0 0 0]\n",
      " [0 0 0 ... 0 0 0]]\n",
      "[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " ...\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 生成 tf_idf 特征\n",
    "vectorizer=CountVectorizer()\n",
    "vectorizer_res = vectorizer.fit_transform(word_cut_list_after_stop_words_str)\n",
    "print(word_cut_list_after_stop_words_str[0:10])\n",
    "print(vectorizer.get_feature_names()) \n",
    "print(vectorizer.vocabulary_)\n",
    "print(vectorizer_res.toarray())\n",
    "tfidf_transformer = TfidfTransformer()\n",
    "tfidf_res = tfidf_transformer.fit_transform(vectorizer_res)\n",
    "# 打印tfidf特征值矩阵\n",
    "print(tfidf_res.toarray())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<class 'scipy.sparse.csr.csr_matrix'>\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(type(tfidf_res))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 49,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<4773x32284 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'\n",
       "\twith 384349 stored elements in Compressed Sparse Row format>"
      ]
     },
     "execution_count": 49,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "category_code_y = train['category_code']\n",
    "normalize(tfidf_res, norm = 'l2', copy = False)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 50,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 一个参数点（聚类数据为K）的模型\n",
    "def K_cluster_analysis(K, X):\n",
    "    print(\"K-means begin with clusters: {}\".format(K));\n",
    "    \n",
    "    #K-means,在训练集上训练\n",
    "    mb_kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters = K)\n",
    "    y_pred = mb_kmeans.fit_predict(X)\n",
    "    \n",
    "    print(\"res::\",y_pred)\n",
    "    \n",
    "    # K值的评估标准\n",
    "    #本案例中训练数据有标签，可采用有参考模型的评价指标\n",
    "    #v_score = metrics.v_measure_score(y_val, y_val_pred)\n",
    "    \n",
    "    #亦可采用无参考模型的评价指标：轮廓系数Silhouette Coefficient和Calinski-Harabasz Index\n",
    "    #这两个分数值越大则聚类效果越好\n",
    "    CH_score = metrics.calinski_harabaz_score(X, y_pred)\n",
    "    \n",
    "    #轮廓系数Silhouette Coefficient在大样本时计算太慢\n",
    "    #si_score = metrics.silhouette_score(X, y_pred)\n",
    "    \n",
    "    #print(\"v_score: {}\".format(v_score))\n",
    "    print(\"CH_score: {}\".format(CH_score))\n",
    "    #print(\"si_score: {}\".format(si_score))\n",
    "    \n",
    "    return CH_score#,si_score\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 60,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "K-means begin with clusters: 10\n",
      "res:: [4 5 8 ... 4 0 0]\n",
      "CH_score: 24.511483394714055\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 设置超参数（聚类数目K）搜索范围\n",
    "# Ks = [3, 5, 7, 10, 13, 15, 20]\n",
    "Ks = [10]\n",
    "CH_scores = []\n",
    "#si_scores = []\n",
    "for K in Ks:\n",
    "    ch = K_cluster_analysis(K, tfidf_res.toarray())\n",
    "    CH_scores.append(ch)\n",
    "    #si_scores.append(si)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## KMeans聚类"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 55,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
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"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    "# 绘制不同K对应的聚类的性能，找到最佳模型／参数（分数最高）\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "%matplotlib inline\n",
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    "plt.plot(Ks, np.array(CH_scores), 'b-',label = 'CH_scores')\n",
    "\n",
    "\n",
    "### 最佳超参数\n",
    "index = np.unravel_index(np.argmax(CH_scores, axis=None), len(CH_scores))\n",
    "Best_K = Ks[ index[0]]\n",
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    "print(Best_K)"
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    "## 用最佳的K再次聚类，得到聚类结果"
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    "y_pred = mb_kmeans.fit_predict(tfidf_res.toarray())"
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    "#保存聚类结果\n",
    "feat_names_Kmeans = \"Kmeans_\" + str(Best_K)\n",
    "train_id = [train_id_item for train_id_item in range(train.shape[0])]\n",
    "print(train_id)\n",
    "y = pd.Series(data = train['category_code'], name = 'target')\n",
    "train_kmeans = pd.concat([pd.Series(name = \"train_id\", data = train_id), pd.Series(name = feat_names_Kmeans, data = y_pred), y], axis = 1)\n",
    "train_kmeans.to_csv(dpath +'company_category_Kmeans.csv',index=False,header=True)\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
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    "## 保存KMeans模型，用于后续对测试数据的聚类"
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    "import pickle\n",
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